深度强化学习中SAC算法：数学原理、网络架构及其PyTorch实现
软演员-评论家算法（Soft Actor-Critic, SAC）是深度强化学习领域的重要进展，基于最大熵框架优化策略，在探索与利用之间实现动态平衡。SAC通过双Q网络设计和自适应温度参数，提升了训练稳定性和样本效率。本文详细解析了SAC的数学原理、网络架构及PyTorch实现，涵盖演员网络的动作采样与对数概率计算、评论家网络的Q值估计及其损失函数，并介绍了完整的SAC智能体实现流程。SAC在连续动作空间中表现出色，具有高样本效率和稳定的训练过程，适合实际应用场景。
内部干货 | 基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-课程讲义
近日上海，TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型，并结合实际应用场景，探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估，到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术，帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架（如PyTorch、Deepspeed、MindSpore）的结合应用。
全网首发！真·从0到1！万字长文带你入门Qwen2.5-Coder——介绍、体验、本地部署及简单微调
2024年11月12日，阿里云通义大模型团队正式开源通义千问代码模型全系列，包括6款Qwen2.5-Coder模型，每个规模包含Base和Instruct两个版本。其中32B尺寸的旗舰代码模型在多项基准评测中取得开源最佳成绩，成为全球最强开源代码模型，多项关键能力超越GPT-4o。Qwen2.5-Coder具备强大、多样和实用等优点，通过持续训练，结合源代码、文本代码混合数据及合成数据，显著提升了代码生成、推理和修复等核心任务的性能。此外，该模型还支持多种编程语言，并在人类偏好对齐方面表现出色。本文为周周的奇妙编程原创，阿里云社区首发，未经同意不得转载。
